High-throughput glycomic analyses reveal unique oligosaccharide profiles of canine and feline milk samples
Notice bibliographique
Résumé
Oligosaccharides are important components of milk, serving as substrates for the intestinal microbiota, acting as antimicrobials that prevent pathogen colonization, and supporting the developing gastrointestinal immune system of neonates. Nutrient composition of canine and feline milk samples has been described previously, but little is known about the oligosaccharide content. Therefore, the objective of this study was to characterize canine and feline milk samples using a high-throughput glycomics approach. 23 dogs (9 Labrador retriever and 14 Labrador retriever x golden retriever crossbreed) and 6 domestic shorthair cats were recruited to the study. Milk samples were collected by manual expression at time points after parturition. Samples were collected across 2 phases per species, differentiated by maternal diet. Following extraction, oligosaccharide content was determined by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS). In canine milk samples, 3 structures accounted for over 90% of all oligosaccharides detected across two diet groups. These were 3'-sialyllactose, 6'-sialyllactose, and 2'-fucosyllactose. In feline samples, a more diverse range of oligosaccharides was detected, with up to 16 structures present at relative abundance >1% of the total. Difucosyllactose-N-hexaose b, 3'-sialyllactose and lacto-N-neohexaose were all detected at abundances >10% in feline milk samples. Statistically significant differences (p<0.05) in oligosaccharide abundances were observed between collection time points and between diet groups within species. These data explore the oligosaccharide content of canine and feline maternal milk, representing an opportunity to generate a fundamental understanding of the nutritional needs of new-born puppies and kittens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».